LBP等价模式与Mapping计算详解

资源摘要信息: "LBP等价模式和Mapping LBP的计算方法" 在图像处理领域，局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)是一种有效的纹理描述符，用于纹理分类和识别。LBP方法通过比较中心像素与其周围的像素来编码图像的局部结构信息。为了增强LBP特征的区分能力和抗噪声性能，研究者提出了LBP的变体，其中包含旋转不变性和等价模式。 旋转不变性是指在图像旋转后，LBP特征应保持不变。这是通过固定编码方式实现的，即不管中心像素周围的像素如何旋转，LBP编码都应该相同。为了实现旋转不变性，通常会计算所有旋转情况下的LBP，并取出现频率最高的那一个作为最终特征。 等价模式是LBP的一种变体，用于减少原始LBP特征的维度。等价模式是在一个3x3像素的邻域内考虑的，当一个像素点周围的8个像素的二值模式与中心像素的二值模式相同或者中心像素的值与这8个像素中的少数几个不同（通常少于等于2个）时，就认为这个中心像素具有等价模式。这样可以减少模式的数量，从而减少特征的维度。 在本资源中，"getmapping.rar_LBP等价模式_MAPPING LBP" 表示一个压缩包文件，包含了实现LBP等价模式计算的脚本或者程序。具体来说，文件 "getmapping.m.txt" 很可能是一个MATLAB脚本文件，它将实现上述的LBP等价模式和旋转不变性的计算过程，并进行相应的Mapping LBP操作。 Mapping LBP是LBP特征的进一步处理，其目的是将LBP特征映射到一个更优的空间，以提高特征的区分能力和分类性能。这通常涉及到特征转换和降维技术，如主成分分析（PCA）或者线性判别分析（LDA）。 在MATLAB中，利用"getmapping.m.txt"文件进行Mapping LBP的具体步骤可能包括以下内容： 1. 读取图像数据。 2. 对图像中的每个像素，计算其邻域内像素的LBP模式。 3. 利用旋转不变性原理，对LBP模式进行转换。 4. 应用等价模式算法，将LBP模式转换为等价模式，从而减少特征数量。 5. 将得到的等价模式映射到一个更优的特征空间，这可能是通过PCA或LDA等方法实现的。 6. 得到映射后的特征向量，用于后续的分类或其他处理。 这样的流程能够提取图像中的有效纹理特征，用以进行模式识别、图像分类和相似性匹配等任务。该过程需要较强的编程技能，特别是对MATLAB语言和图像处理原理的熟练掌握。 综上所述，通过本资源提供的脚本文件，用户可以实现LBP特征的提取、旋转不变性处理、等价模式计算以及特征的映射和降维，从而有效应用于图像分析和识别领域。